वल्कन १.४.३५६ ने कुशल डेटा प्रारूपों से एआई को गति दी

Vulkan का नया संस्करण, 1.4.356, एक एक्सटेंशन को एकीकृत करता है जो Open Compute Project के डेटा प्रारूपों, जैसे MXFP4 और MXFP8 को अपनाता है। ये प्रारूप मेमोरी उपयोग को कम करते हैं और मशीन लर्निंग कार्यों में गति में सुधार करते हैं। उपयोगकर्ता के लिए, इसका मतलब है कि Vulkan ग्राफिक्स वाले उपकरण कम संसाधनों और अधिक गति के साथ AI एप्लिकेशन चला सकते हैं, जिससे सामान्य हार्डवेयर पर इस तकनीक तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण होता है।

Vulkan GPU पाइपलाइन AI डेटा प्रोसेस कर रही है, MXFP4 और MXFP8 प्रारूपों में संख्यात्मक डेटा का प्रवाह समानांतर शेडर्स से गुज़र रहा है, अनुमान के दौरान कई ग्राफिक्स कोर चमक रहे हैं, कम VRAM मेमोरी को छोटे उपयोग बार के रूप में दिखाया गया है जो एक मशीन लर्निंग इंजन के बगल में हैं, गियर और एकीकृत सर्किट क्रिया में हैं, सिनेमैटिक तकनीकी चित्रण शैली, उच्च कंट्रास्ट नीली और नारंगी रोशनी, पॉलिश धातु बनावट, सूचना कणों के प्रवाह के साथ रीयल-टाइम डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, फोटोरियलिस्टिक इंजीनियरिंग विज़ुअलाइज़ेशन

MXFP प्रारूप: कम बिट्स, GPU पर अधिक प्रदर्शन 🚀

MXFP4 और MXFP8 प्रारूप, जो Open Compute Project द्वारा विकसित किए गए हैं, तंत्रिका नेटवर्क में संख्यात्मक डेटा के भंडारण को अनुकूलित करते हैं। सामान्य 32 बिट्स के बजाय 4 या 8 बिट्स का उपयोग करके, वे आवश्यक बैंडविड्थ और मेमोरी को कम करते हैं। Vulkan 1.4.356 इस क्षमता को सीधे डेवलपर्स के लिए उजागर करता है, जिससे AI एल्गोरिदम विशेष हार्डवेयर की आवश्यकता के बिना उपभोक्ता GPUs पर अधिक कुशलता से चल सकते हैं। यह स्थानीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है।

आपका गेमिंग GPU अब सोचता भी है, लेकिन चमत्कार की उम्मीद न करें 😅

तो हाँ, आपका ग्राफिक्स कार्ड, जिसका उपयोग आप Fortnite खेलने के लिए करते हैं, अब कम मेमोरी के साथ AI गणना कर सकेगा। लेकिन उत्साहित न हों: आप रातों-रात RTX 3060 पर ChatGPT नहीं चला पाएंगे। आप जो नोटिस करेंगे, वह यह है कि स्थानीय AI एप्लिकेशन, जैसे फोटो एडिटर या असिस्टेंट, बेहतर चलेंगे। हालांकि, आपका GPU तब भी शिकायत करेगा जब आप इसे एक साथ रेंडरिंग और मशीन लर्निंग करने के लिए कहेंगे। प्रगति की विडंबनाएँ।